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Einführung in Probabilistic

Die Probabilistic beschäftigt sich mit der Frage, wie wahrscheinlich es ist, dass ein gewisses Ereignis eintritt. Zudem dient die Probabilistic der Beschreibung von Variabilitäten, die bei diesem Auftreten eintreten können.

Die wichtigsten Begriffe der Probabilistic

Da es bei der Probabilistic um Wahrscheinlichkeiten, und somit um Zahlen geht, gibt es diverse Begriffe, die zur Beschreibung der Ergebnisse der Untersuchung dienen. Zum einfacheren Verständnis wird ab jetzt ein Beispiel genutzt, anhand dessen die Begriffe erklärt werden sollen. Möchte man zum Beispiel herausfinden, wie viele Äpfel Frau Müller täglich isst, werden bei der Probabilistic zum einen die sogenannten Mittelwerte erfasst. Diese Mittelwerte stellen einen Durchschnittswert dar, der angibt, wie viele Äpfel Frau Müller täglich isst. Wenn sie an einem Tag zum Beispiel 1 Apfel, an einem anderen Tag 3 Äpfel und an einem anderen Tag gar 5 Äpfel isst, errechnet man den Mittelwert, indem man die Werte addiert, in diesem Fall also 1+3+5 und durch die Anzahl der ermittelten Werte, in diesem Fall 3, teilt. Der Mittelwert dieses Beispiels würde 3 (9/3=3) betragen, was so zu deuten wäre, dass Frau Müller durchschnittlich 3 Äpfel an einem Tag isst. Wie man bei der Beschreibung dieses Beispiels gemerkt hat, variiert die Anzahl der Apfel, die Frau Müller an einem Tag isst. Solche Abweichungen werden mit der sogenannten Standardabweichung beschrieben. Eine Standardabweichung gibt an, um welchen Wert etwas grundsätzlich von dem ermittelten Mittelwert, in diesem Fall der 3, abweicht.

Hilfe beim Auswerten

Nun gibt es bei der Probabilistic neben dem Mittelwert und der Standardabweichung noch diverse andere Werte, die von großer Bedeutung sind. Denn immerhin geht es ja bei der Probabilistic vor allem darum, Ereignisse vorherzusagen. In dem oben genannten Beispiel könnte das zum Beispiel die Frage sein, wie wahrscheinlich es ist, dass Frau Müller an einem Tag 4 Äpfel isst. Damit die dafür benötigten Rechnungen nicht alle per Hand ausgeführt werden müssen, gibt es mittlerweile diverse Programme, mit denen man ganze Datensätze auswerten kann. So geht die statistische Analyse gleich viel schneller und hat mehr Zeit, sich um die Interpretation der Ergebnisse zu kümmern. Ein solches Programm ist zum Beispiel SPSS. In einigen Studienfächern müssen Studenten inzwischen sogar lernen, wie man mit diesem Programm umgeht, da es für die spätere Laufbahn von großer Hilfe sein kann.